根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **Beta因子** - 构建思路：衡量个股相对于市场指数的系统性风险[15] - 具体构建： $$BETA = \text{半衰期63日的加权回归系数（个股日收益率 vs 中证全指日收益率）}$$ 使用过去252个交易日数据，半衰指数加权[15] - 评价：近期表现突出，反映市场对高波动性股票的偏好[16] 2. **杠杆因子** - 构建思路：综合评估公司财务杠杆水平[15] - 具体构建： $$MLEV = \frac{\text{非流动负债}}{\text{总市值}}$$ $$DTOA = \frac{\text{总负债}}{\text{总资产}}$$ $$BLEV = \frac{\text{非流动负债}}{\text{归属母公司股东权益}}$$ 最终因子值为三者均值[15] - 评价：近期低杠杆股票表现更优，显示市场风险偏好下降[16] 3. **成长因子** - 构建思路：综合营收与利润增长指标[15] - 具体构建： $$SGRO = \text{过去5年营收回归斜率/均值}$$ $$EGRO = \text{过去5年净利润回归斜率/均值}$$ 最终因子值为二者均值[15] 4. **标准化预期外盈利因子** - 构建思路：捕捉盈利超预期程度[19] - 具体构建： $$\text{标准化值} = \frac{\text{实际盈利}-(\text{去年同期值+8季度增长均值})}{\text{8季度增长标准差}}$$ 5. **240日三因子模型残差波动率** - 构建思路：衡量个股特异性风险[19] - 具体构建： $$\text{Fama-French三因子回归残差的标准差（240日窗口）}$$ 因子回测效果 | 因子名称 | 近一周多空收益 | 近一月多空收益 | 近一年净值 | 近十年净值 | |---------------------------|----------------|----------------|------------|------------| | Beta因子 | 1.86% | 1.64% | - | - | [16] | 杠杆因子 | -3.07% | -1.58% | - | - | [16] | 单季度ROA（沪深300） | 0.98% | 2.61% | 9.49% | 3.69% | [22] | 标准化预期外收入（中证800）| 1.23% | 2.96% | 4.76% | 4.43% | [31] | 对数市值（全市场） | 16.93% Rank IC | 5.24% Rank IC | 7.00% | 2.89% | [45] 中性化组合构建方法 - **核心逻辑**：在行业和风格暴露中性的约束下最大化目标因子暴露[20] - **约束条件**：行业权重与基准一致，控制规模/估值/成长等风格因子暴露[20] - **优化目标函数**： $$\max \ w^T f \quad \text{s.t.} \quad \|w\|_2 \leq \delta, \ w^T X = 0$$ 其中$f$为因子值，$X$为行业和风格暴露矩阵[20] 关键发现 1. 近期小市值因子在全市场表现强劲（Rank IC 16.93%）[45] 2. 质量类因子（如ROA、ROE）在沪深300池中长期稳定有效[22][31] 3. 技术类波动率因子（如20日换手率波动）在全市场Rank IC达11.65%[45] 注：所有测试均采用中证全指成分股，周度调仓，未考虑交易费用[15]

一、本周指数增强组合表现 沪深300指数增强组合本周超额收益0.47%，本年超额收益9.69%。 中证500指数增强组合本周超额收益0.92%，本年超额收益10.86%。 中证1000指数增强组合本周超额收益0.08%，本年超额收益15.70%。 中证A500指数增强组合本周超额收益1.00%，本年超额收益10.95%。 二、本周选股因子表现跟踪 沪深300成分股中单季ROA、标准化预期外收入、单季营收同比增速等因子 表现较好。 中证500成分股中标准化预期外收入、单季净利同比增速、标准化预期外盈 利等因子表现较好。 中证1000成分股中标准化预期外收入、标准化预期外盈利、单季营收同比增 速等因子表现较好。 中证A500指数成分股中单季ROA、DELTAROA、DELTAROE等因子表现较 好。 公募基金重仓股中DELTAROA、预期PEG、标准化预期外盈利等因子表现较 好。 三、本周公募基金指数增强产品表现跟踪 沪深300指数增强产品本周超额收益最高1.58%，最低-0.61%，中位数 0.13%。 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.06%，最低-0.83%，中位数 0.16%。 中证1000指数增 ...

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.78%，本年超额收益9.31% [1][5] - 中证500指数增强组合本周超额收益-0.52%，本年超额收益9.90% [1][5] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.07%，本年超额收益15.69% [1][5] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.26%，本年超额收益9.96% [1][5] 选股因子表现 - 沪深300成分股中特异度、EPTTM一年分位点、单季净利同比增速等因子表现较好 [1][6] - 中证500成分股中三个月波动、EPTTM一年分位点、预期BP等因子表现较好 [1][10] - 中证1000成分股中三个月机构覆盖、三个月反转、预期BP等因子表现较好 [1][12] - 中证A500指数成分股中特异度、三个月反转、预期净利润环比等因子表现较好 [1][14] - 公募基金重仓股中三个月机构覆盖、特异度、三个月反转等因子表现较好 [1][16] 公募基金指数增强产品表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益最高1.28%，最低-0.98%，中位数0.12% [1][21] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.41%，最低-1.31%，中位数0.04% [1][24] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高0.82%，最低-0.47%，中位数0.15% [1][28] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高1.16%，最低-0.57%，中位数-0.04% [1][29] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有70只，总规模782亿元 [18] - 中证500指数增强产品共有71只，总规模451亿元 [18] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模151亿元 [18] - 中证A500指数增强产品共有52只，总规模242亿元 [18] 因子MFE组合构建方法 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合，控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [30][31] - 设置个股相对于基准指数权重偏离幅度为0.5%-1% [31] - 每月末根据约束条件构建单因子MFE组合，计算历史收益并扣除交易费用 [31] 公募重仓指数构建方法 - 选取普通股票型基金和偏股混合型基金持仓信息构建指数 [32] - 剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [32] - 将符合条件基金的持仓股票权重平均，选取累计权重达90%的股票作为成分股 [33]

量化因子与构建方式 1. **因子名称：特异度** - **构建思路**：衡量股票价格波动中不能被Fama-French三因子解释的部分，反映个股特异性风险[17] - **构建过程**： $$特异度 = 1 - R^2$$ 其中$R^2$为过去20个交易日个股收益率对Fama-French三因子（市场、市值、价值）回归的拟合优度[17] - **评价**：近期在多个样本空间中表现突出，尤其在沪深300和中证A500中具有稳定的正向预测能力[19][25] 2. **因子名称：EPTTM一年分位点** - **构建思路**：通过动态分位数定位当前估值水平，避免静态阈值失效[17] - **构建过程**：计算EPTTM（TTM净利润/总市值）在过去一年历史数据中的百分位排名[17] 3. **因子名称：三个月反转** - **构建思路**：捕捉短期过度反应后的价格回调效应[17] - **构建过程**：计算过去60个交易日收益率并取反向信号[17] 4. **因子名称：预期BP** - **构建思路**：结合分析师一致预期的动态市净率因子[17] - **构建过程**：使用一致预期净资产除以总市值[17] 5. **因子名称：三个月机构覆盖** - **构建思路**：反映机构关注度的变化[17] - **构建过程**：统计过去3个月内覆盖该股的机构数量[17] 6. **因子名称：单季净利同比增速** - **构建思路**：捕捉企业盈利能力的边际变化[17] - **构建过程**： $$\frac{当期单季净利润 - 去年同期单季净利润}{去年同期单季净利润}$$[17] 7. **因子名称：MFE组合构建模型** - **构建思路**：在控制风格和行业暴露下最大化单因子暴露[39] - **构建过程**： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ 其中$f$为因子向量，$w$为组合权重，$w_b$为基准权重，$X$为风格暴露矩阵，$H$为行业暴露矩阵[39][40] 因子回测效果 | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月 | 今年以来 | 历史年化 | 样本空间 | |------------------|----------|----------|----------|----------|----------------| | 特异度 | 1.18% | 2.02% | 4.23% | 0.51% | 沪深300[19] | | 特异度 | 1.43% | 2.14% | 2.71% | 1.72% | 中证A500[25] | | EPTTM一年分位点 | 1.01% | 1.54% | 1.90% | 5.24% | 中证500[21] | | 三个月反转 | 1.10% | 2.15% | 2.59% | -0.67% | 中证1000[23] | | 预期BP | 0.99% | 1.69% | -0.10% | 3.90% | 中证500[21] | | 三个月机构覆盖 | 1.25% | 0.90% | 3.44% | 6.27% | 中证1000[23] | 模型回测效果 | 模型名称 | 本周超额 | 本年超额 | |------------------------|----------|----------| | 沪深300指数增强组合 | 0.78% | 9.31%[5] | | 中证500指数增强组合 | -0.52% | 9.90%[5] | | 中证1000指数增强组合 | 0.07% | 15.69%[5]| | 中证A500指数增强组合 | 0.26% | 9.96%[5] |

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.42%，本年超额收益8.31% [1][4] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.63%，本年超额收益10.17% [1][4] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.48%，本年超额收益15.24% [1][4] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.28%，本年超额收益9.48% [1][4] 选股因子表现跟踪 - 沪深300成分股中单季营收同比增速、DELTAROA、单季ROE等因子表现较好 [1][5] - 中证500成分股中一年动量、标准化预期外收入、标准化预期外盈利等因子表现较好 [1][6] - 中证1000成分股中三个月反转、标准化预期外收入、单季超预期幅度等因子表现较好 [1][7] - 中证A500指数成分股中DELTAROA、标准化预期外盈利、单季ROA等因子表现较好 [1][8] - 公募基金重仓股中一年动量、标准化预期外收入、预期净利润环比等因子表现较好 [1][9] 公募基金指数增强产品表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益最高2.14%，最低-0.62%，中位数-0.06% [1][18] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高0.73%，最低-1.10%，中位数-0.09% [1][20] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高0.91%，最低-0.81%，中位数0.13% [1][21] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高1.06%，最低-0.90%，中位数-0.02% [1][23] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有70只，总规模790亿元 [17] - 中证500指数增强产品共有71只，总规模456亿元 [17] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模150亿元 [17] - 中证A500指数增强产品共有52只，总规模289亿元 [17] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合，控制行业暴露、风格暴露等约束 [27] - 设置个股相对于基准指数权重的偏离幅度为0.5%-1% [28] - 每月末构建单因子MFE组合，计算历史收益并扣除交易费用 [28] 公募重仓指数构建方式 - 选取普通股票型和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [29] - 通过基金定期报告获取持股信息，构建公募基金平均持仓 [29] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股构建公募基金重仓指数 [29]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：东方A股因子风险模型(DFQ-2020) - **模型构建思路**：基于多因子框架，涵盖市值、波动性、流动性、价值、成长等风格因子，通过贝叶斯压缩和市场回归等方法构建风险模型[15][16] - **模型具体构建过程**： - **Size因子**：总市值对数[16] - **Beta因子**：贝叶斯压缩后的市场Beta[16] - **Trend因子**： - Trend_120：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=120)$$ - Trend_240：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=240)$$[16] - **Volatility因子**：包括过去243天的标准波动率、FF3特质波动率、最高价/最低价范围等[16] - **Liquidity因子**：过去243天的平均对数换手率及个股换手率与市场的回归系数[16] - **模型评价**：全面覆盖市场风格，适用于不同市场环境下的风险暴露控制[11][12] 2. **MFE组合优化模型** - **模型构建思路**：在控制行业、风格暴露等约束下，最大化单因子暴露以评估因子有效性[59] - **模型具体构建过程**： - 目标函数：$$max\ f^{T}w$$ - 约束条件： - 风格暴露约束：$$s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$$ - 行业偏离约束：$$h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$$ - 换手率约束：$$\Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}$$[59] - **模型评价**：通过线性规划高效求解，更贴近实际组合构建的复杂约束[59][60] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：一年动量 - **构建思路**：捕捉剔除近1个月后的过去一年股价趋势[20] - **具体构建**：$$MOMENTUM\_1M = \sum_{t=21}^{252} r_t$$（剔除最近20个交易日）[20] - **因子评价**：在中证全指和国证2000样本中近期表现突出[8][38] 2. **因子名称**：标准化预期外收入（SUR） - **构建思路**：衡量营收超分析师预期的幅度[20] - **具体构建**：$$SUR = \frac{实际单季营收-预期营收}{预期营收标准差}$$[20] - **因子评价**：在中证800和沪深300样本中稳定性较高[23][31] 3. **因子名称**：三个月反转 - **构建思路**：捕捉短期价格反转效应[20] - **具体构建**：$$REVERSE\_3M = \sum_{t=1}^{60} r_t$$[20] - **因子评价**：在中证1000样本中近期表现最佳[34][36] 4. **因子名称**：盈余公告跳空超额（AOG/ALG） - **构建思路**：反映盈余公告后的市场异常反应[20] - **具体构建**： - AOG：次日开盘涨跌幅-基准指数开盘涨跌幅 - ALG：次日最低价超额收益[20] - **因子评价**：创业板指样本中近期表现最强[42][44] --- 模型回测效果 1. **东方DFQ-2020风险模型** - 近一周多空收益：Beta风格1.94%，Value风格-1.43%[11][13] - 近一年年化收益：Beta风格51.27%，Growth风格12.71%[13] 2. **MFE组合模型** - 沪深300增强产品近一周超额收益中位数-0.08%，最大2.09%[52][53] - 中证1000增强产品今年以来超额收益中位数5.95%，最大13.91%[58] --- 因子回测效果 1. **一年动量因子** - 中证全指：近一周2.25%，近一年年化-11.61%[47][49] - 国证2000：近一周1.94%，近一年年化28.31%[39][41] 2. **标准化预期外收入（SUR）** - 中证800：近一周1.37%，历史年化4.50%[31][33] - 沪深300：近一周1.12%，今年以来7.43%[23][25] 3. **三个月反转因子** - 中证1000：近一周1.04%，近一年趋势-0.81%[35][37] - 中证500：近一周0.21%，历史年化8.14%[27][29] 4. **盈余公告跳空超额（AOG）** - 创业板指：近一周0.93%，今年以来19.68%[43][45] - 沪深300：近一周0.72%，历史年化3.35%[23][25] --- 附录：MFE组合优化公式说明 - **变量定义**： - $$w$$为股票权重向量，$$w_b$$为基准权重 - $$X$$为风格暴露矩阵，$$H$$为行业暴露矩阵[59] - **约束逻辑**：通过线性规划控制换手率（$$to_h$$）和成分股权重占比（$$B_b$$）[59][60]

指数增强私募产品表现 - 2025年上半年705只指数增强产品平均收益率达17.32% [1] - 50亿元以上规模私募旗下267只产品平均收益率达18.30%，表现最优 [1] - 20-50亿元规模私募旗下152只产品平均收益率为17.30% [1] - 0-10亿元规模私募旗下286只产品平均收益率为16.41% [1] 业绩优异原因分析 - A股市场呈现中小盘风格占优，个股波动率提升，市场成交额维持高位，为量化策略创造理想环境 [2] - 量化指增策略凭借高频交易技术和多因子模型优势高效捕捉超额收益 [2] - 监管放宽并购重组政策，重大资产重组案例增多，提振市场信心并改善流动性 [2] - 头部私募在投研团队和IT基础设施投入大，风险管控优势明显，回撤控制和净值平滑表现卓越 [2] - 头部私募品牌优势和机构代销网络成熟，持续吸引资金流入形成规模效应 [2] 不同指数增强产品表现差异 - 76只其他指数增强产品和258只空气指数增强产品平均收益率分别达20.84%和17.88% [3] - 136只中证1000指数增强产品平均收益率为20.26% [3] - 197只中证500指增产品平均收益率为15.31% [3] - 38只沪深300指数增强产品平均收益率仅6.31%，表现垫底 [3] - 小盘风格下指数强势叠加管理人阿尔法捕捉能力稳定促成佳绩 [3] - 沪深300指数整体疲软拖累相关产品表现 [3]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益-0.30%，本年超额收益7.76% [1][5] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.31%，本年超额收益9.34% [1][5] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.39%，本年超额收益14.45% [1][5] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.71%，本年超额收益9.03% [1][5] 选股因子表现 沪深300样本空间 - 最近一周表现较好的因子：标准化预期外收入(1.11%)、特异度(0.93%)、单季EP(0.74%) [6] - 最近一月表现较好的因子：单季EP(2.96%)、预期EPTTM(2.73%)、EPTTM(2.27%) [6] - 今年以来表现较好的因子：单季营利同比增速(5.97%)、单季营收同比增速(5.88%)、DELTAROE(5.80%) [6] 中证500样本空间 - 最近一周表现较好的因子：标准化预期外盈利(1.01%)、特异度(0.97%)、SPTTM(0.79%) [8] - 最近一月表现较好的因子：DELTAROE(3.39%)、单季营利同比增速(2.88%)、单季净利同比增速(2.62%) [8] - 今年以来表现较好的因子：单季营收同比增速(8.25%)、一个月反转(8.16%)、预期PEG(7.73%) [8] 中证1000样本空间 - 最近一周表现较好的因子：DELTAROE(1.77%)、单季营利同比增速(1.24%)、DELTAROA(1.02%) [10] - 最近一月表现较好的因子：标准化预期外盈利(3.89%)、BP(3.27%)、单季净利同比增速(2.40%) [10] - 今年以来表现较好的因子：标准化预期外盈利(8.99%)、标准化预期外收入(7.81%)、非流动性冲击(7.09%) [11] 中证A500样本空间 - 最近一周表现较好的因子：特异度(0.93%)、预期EPTTM(0.56%)、单季营利同比增速(0.56%) [13] - 最近一月表现较好的因子：预期EPTTM(2.44%)、单季EP(2.17%)、单季营利同比增速(2.27%) [13] - 今年以来表现较好的因子：单季营利同比增速(6.74%)、单季营收同比增速(5.35%)、DELTAROE(5.61%) [13] 公募重仓指数样本空间 - 最近一周表现较好的因子：特异度(1.06%)、DELTAROE(1.00%)、DELTAROA(0.67%) [15] - 最近一月表现较好的因子：预期EPTTM(2.35%)、单季营利同比增速(2.09%)、单季EP(2.01%) [16] - 今年以来表现较好的因子：预期PEG(4.57%)、单季营利同比增速(4.97%)、DELTAROE(5.91%) [16] 公募基金指数增强产品表现 产品数量及规模 - 沪深300指数增强产品70只，总规模790亿元 [18] - 中证500指数增强产品71只，总规模456亿元 [18] - 中证1000指数增强产品46只，总规模150亿元 [18] - 中证A500指数增强产品52只，总规模289亿元 [18] 沪深300指数增强产品 - 最近一周超额收益：最高0.87%，最低-0.57%，中位数0.24% [19] - 最近一月超额收益：最高2.06%，最低-0.45%，中位数0.63% [19] - 今年以来超额收益：最高8.96%，最低-1.24%，中位数2.68% [19] 中证500指数增强产品 - 最近一周超额收益：最高0.90%，最低-0.68%，中位数0.24% [23] - 最近一月超额收益：最高2.46%，最低-0.12%，中位数1.02% [23] - 今年以来超额收益：最高9.42%，最低-1.43%，中位数4.15% [23] 中证1000指数增强产品 - 最近一周超额收益：最高1.06%，最低-0.31%，中位数0.29% [24] - 最近一月超额收益：最高2.98%，最低-0.74%，中位数1.21% [24] - 今年以来超额收益：最高14.07%，最低1.17%，中位数6.41% [24] 中证A500指数增强产品 - 最近一周超额收益：最高0.80%，最低-0.35%，中位数0.20% [27] - 最近一月超额收益：最高1.81%，最低-0.34%，中位数1.13% [27]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：国信金工指数增强组合 **模型构建思路**：以多因子选股为主体，分别构建对标沪深300、中证500、中证1000及中证A500指数的增强组合，通过收益预测、风险控制和组合优化三部分实现稳定超额收益[11][12] **模型具体构建过程**： - 收益预测：基于多因子模型筛选股票 - 风险控制：控制行业暴露、风格暴露等约束条件 - 组合优化：采用组合优化模型调整权重，最大化因子暴露 2. **模型名称**：单因子MFE组合 **模型构建思路**：通过组合优化的方式检验单因子在控制实际约束条件下的有效性[40] **模型具体构建过程**： - 目标函数：最大化单因子暴露 - 约束条件：包括风格暴露、行业暴露、个股权重偏离、成分股内权重占比等 - 优化模型公式： $$ \begin{array}{ll} \max & f^{T}w \\ \text{s.t.} & s_{l} \leq X(w-w_{b}) \leq s_{h} \\ & h_{l} \leq H(w-w_{b}) \leq h_{h} \\ & w_{l} \leq w-w_{b} \leq w_{h} \\ & b_{l} \leq B_{b}w \leq b_{h} \\ & \mathbf{0} \leq w \leq l \\ & \mathbf{1}^{T}w = 1 \end{array} $$ - 其中，\( f \)为因子取值，\( w \)为股票权重向量，\( w_b \)为基准指数成分股权重向量，\( X \)为风格因子暴露矩阵，\( H \)为行业暴露矩阵，\( B_b \)为成分股标识向量[40][41] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：估值类因子（BP、单季EP、EPTTM等） **因子构建思路**：通过财务指标与市值的比值衡量股票估值水平[17] **因子具体构建过程**： - BP：净资产/总市值 - 单季EP：单季度归母净利润/总市值 - EPTTM：归母净利润TTM/总市值 2. **因子名称**：成长类因子（单季净利同比增速、单季营收同比增速等） **因子构建思路**：通过财务指标的同比增长率衡量公司成长性[17] **因子具体构建过程**： - 单季净利同比增速：（本期单季度净利润-去年同期单季度净利润）/去年同期单季度净利润 - 单季营收同比增速：（本期单季度营业收入-去年同期单季度营业收入）/去年同期单季度营业收入 3. **因子名称**：盈利类因子（单季ROE、单季ROA等） **因子构建思路**：通过财务指标衡量公司盈利能力[17] **因子具体构建过程**： - 单季ROE：单季度归母净利润*2/（期初归母净资产+期末归母净资产） - 单季ROA：单季度归母净利润*2/（期初归母总资产+期末归母总资产） 4. **因子名称**：流动性类因子（一个月换手、三个月换手等） **因子构建思路**：通过交易数据衡量股票流动性[17] **因子具体构建过程**： - 一个月换手：过去20个交易日换手率均值 - 三个月换手：过去60个交易日换手率均值 5. **因子名称**：分析师类因子（预期EPTTM、三个月盈利上下调等） **因子构建思路**：通过分析师一致预期数据衡量市场预期变化[17] **因子具体构建过程**： - 预期EPTTM：一致预期滚动EP - 三个月盈利上下调：（过去3个月内分析师上调家数-下调家数）/总家数 模型的回测效果 1. **国信金工指数增强组合**： - 沪深300指数增强组合：本年超额收益7.76%[5] - 中证500指数增强组合：本年超额收益9.34%[5] - 中证1000指数增强组合：本年超额收益14.45%[5] - 中证A500指数增强组合：本年超额收益9.03%[5] 2. **单因子MFE组合**： - 沪深300样本空间中，标准化预期外收入因子最近一周超额收益1.11%[19] - 中证500样本空间中，标准化预期外盈利因子最近一周超额收益1.01%[21] - 中证1000样本空间中，DELTAROE因子最近一周超额收益1.77%[23] - 中证A500样本空间中，特异度因子最近一周超额收益0.93%[25] - 公募重仓指数样本空间中，特异度因子最近一周超额收益1.06%[27] 因子的回测效果 1. **估值类因子**： - BP因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益0.67%[19] - 单季EP因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益0.74%[19] 2. **成长类因子**： - 单季营利同比增速因子在中证1000样本空间中最近一周超额收益1.24%[23] - 单季净利同比增速因子在中证500样本空间中最近一周超额收益0.55%[21] 3. **盈利类因子**： - DELTAROE因子在公募重仓指数样本空间中最近一周超额收益1.00%[27] - DELTAROA因子在中证500样本空间中最近一周超额收益0.67%[21] 4. **流动性类因子**： - 一个月换手因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益-0.44%[19] - 三个月换手因子在公募重仓指数样本空间中最近一周超额收益-0.32%[27] 5. **分析师类因子**： - 预期EPTTM因子在中证A500样本空间中最近一周超额收益0.56%[25] - 三个月盈利上下调因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益-0.53%[19]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益1.17%，本年超额收益8.03% [1][2] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.73%，本年超额收益8.82% [1][2] - 中证1000指数增强组合本周超额收益1.10%，本年超额收益13.66% [1][2] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.69%，本年超额收益8.18% [1][2] 选股因子表现 - 沪深300成分股中单季EP、EPTTM、预期EPTTM等因子表现较好 [1][4] - 中证500成分股中单季ROE、DELTAROE、单季EP等因子表现较好 [1][6] - 中证1000成分股中标准化预期外盈利、EPTTM、单季EP等因子表现较好 [1][9] - 中证A500指数成分股中预期EPTTM、EPTTM、单季ROE等因子表现较好 [1][12] - 公募基金重仓股中预期PEG、预期EPTTM、单季EP等因子表现较好 [1][14] 公募基金指数增强产品表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益最高1.02%，最低-0.37%，中位数0.08% [1][19] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.87%，最低-0.44%，中位数0.38% [1][23] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.06%，最低-0.43%，中位数0.38% [1][24] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高0.73%，最低-0.19%，中位数0.17% [1][25] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有69只，总规模790亿元 [18] - 中证500指数增强产品共有70只，总规模454亿元 [18] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模150亿元 [18] - 中证A500指数增强产品共有40只，总规模250亿元 [18] 因子MFE组合构建方法 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合 [27] - 控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [28] - 设置个股相对于基准指数权重偏离幅度为0.5%-1% [29] - 每月末构建单因子MFE组合，回测期内换仓并扣除交易费用 [34] 公募重仓指数构建方法 - 使用普通股票型和偏股混合型基金持仓数据 [30] - 剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [30] - 根据定期报告获取持仓信息，构建公募基金平均持仓 [31] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股 [31]